Welche Kriterien sind für die Bewertung von KI-Projekten entscheidend?

Wirtschaftlicher Nutzen als Pflicht-Filter

Berechne den Return on Investment realistisch: Welche Investition (Lizenzen, Implementierung, Schulung, laufender Betrieb) steht welchem Nutzen (Zeitersparnis, Umsatzplus, Risiko-Reduktion) gegenüber? Wichtig ist ein realistischer Zeithorizont, oft 18 bis 36 Monate, nicht der Hockey-Stick im Pilot-Quartal.

Akzeptanz bei Mitarbeitenden und Kunden

KI-Projekte scheitern oft nicht an der Technik, sondern an der Akzeptanz. Wenn Kundinnen das KI-Ergebnis als unfair empfinden, kündigen sie. Wenn Mitarbeitende den Einsatz als Überwachung wahrnehmen, sabotieren sie ihn. Akzeptanz aufzubauen ist Teil des Projekts, nicht Nebensache.

Datenverfügbarkeit als technische Grundvoraussetzung

Hast du die nötigen Daten? In ausreichender Menge, Qualität und Aktualität? Ist der Zugriff datenschutzrechtlich machbar? In sensiblen Bereichen wie Gesundheit, Personal oder Finanzen können Datenschutz-Beschränkungen den Use-Case komplett ausschließen oder massiv verteuern.

Regulatorische Hürden, besonders der EU AI Act

Der EU AI Act klassifiziert KI nach Risikoklassen. Hochrisiko-Anwendungen unterliegen strengen Pflichten zu Dokumentation, Daten-Governance und menschlicher Aufsicht. Prüfe früh, in welcher Klasse dein Use-Case landet. Bei Hochrisiko-Anwendungen kann sich der Aufwand so stark erhöhen, dass das Projekt wirtschaftlich nicht mehr darstellbar ist.